Bayesian Reliability

پایایی بیزی روش‌ها و تکنیک‌های مدرنی را برای تجزیه و تحلیل داده‌های قابلیت اطمینان از دیدگاه بیزی ارائه می‌کند. پذیرش و کاربرد روش‌های بیزی تقریباً در تمام شاخه‌های علوم و مهندسی طی چند دهه گذشته به طور قابل توجهی افزایش یافته است. این افزایش تا حد زیادی به دلیل پیشرفت در ابزارهای محاسباتی مبتنی بر شبیه سازی برای پیاده سازی روش های بیزی است.

نویسندگان به طور گسترده از چنین ابزارهایی در سراسر این کتاب استفاده می‌کنند و بر ارزیابی قابلیت اطمینان اجزا و سیستم‌ها با توجه خاص به مدل‌های سلسله مراتبی و مدل‌هایی که متغیرهای توضیحی را در بر می‌گیرند، تمرکز دارند. این مدل‌ها شامل مدل‌های رگرسیون زمان شکست، مدل‌های تست تسریع‌شده و مدل‌های تخریب می‌شوند. نویسندگان توجه ویژه ای به تست بیزی برازش، اعتبارسنجی مدل، طراحی تست قابلیت اطمینان و برنامه ریزی آزمون اطمینان دارند. در سرتاسر کتاب، نویسندگان از الگوریتم‌های زنجیره مارکوف مونت کارلو (MCMC) برای پیاده‌سازی تحلیل‌های بیزی استفاده می‌کنند - الگوریتم‌هایی که رویکرد بیزی به قابلیت اطمینان را از نظر محاسباتی امکان‌پذیر و از نظر مفهومی ساده می‌کنند.

این کتاب اساساً مجموعه‌ای از مرجع است. روش های مدرن بیزی در قابلیت اطمینان برای استفاده توسط متخصصان قابلیت اطمینان بیش از 70 مثال گویا وجود دارد که بیشتر آنها از داده های دنیای واقعی استفاده می کنند. این کتاب همچنین می تواند به عنوان یک کتاب درسی برای دوره پایایی استفاده شود و شامل بیش از 160 تمرین است.

از نکات قابل توجه کتاب می توان به رویکردهای بیزی برای موارد زیر اشاره کرد:

• روشهای انتخاب مدل و تناسب مناسب
• مدلهای سلسله مراتبی برای تخمین قابلیت اطمینان
• روش تجزیه و تحلیل درخت خطا که از جمع آوری داده ها در همه سطوح در درخت پشتیبانی می کند
• شبکه های بیزی در تجزیه و تحلیل قابلیت اطمینان
• تجزیه و تحلیل داده های تعداد خرابی و زمان خرابی جمع آوری شده از سیستم های قابل تعمیر و ارزیابی معیارهای مختلف عملکرد مرتبط
<
• تجزیه و تحلیل داده های تخریب غیرمخرب و مخرب
• طراحی بهینه آزمایش های قابلیت اطمینان
• آزمایش اطمینان سلسله مراتبی قابلیت اطمینان

دکتر مایکل اس. هامادا یکی از اعضای کادر فنی در گروه علوم آماری در آزمایشگاه ملی لوس آلاموس و عضو انجمن آماری آمریکا است. دکتر Alyson G. Wilson یکی از اعضای کادر فنی در گروه علوم آماری در آزمایشگاه ملی لوس آلاموس است. دکتر سی. شین ریس، دانشیار گروه آمار در دانشگاه بریگام یانگ است. دکتر هری اف.

Bayesian Reliability presents modern methods and techniques for analyzing reliability data from a Bayesian perspective. The adoption and application of Bayesian methods in virtually all branches of science and engineering have significantly increased over the past few decades. This increase is largely due to advances in simulation-based computational tools for implementing Bayesian methods.

The authors extensively use such tools throughout this book, focusing on assessing the reliability of components and systems with particular attention to hierarchical models and models incorporating explanatory variables. Such models include failure time regression models, accelerated testing models, and degradation models. The authors pay special attention to Bayesian goodness-of-fit testing, model validation, reliability test design, and assurance test planning. Throughout the book, the authors use Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms for implementing Bayesian analyses--algorithms that make the Bayesian approach to reliability computationally feasible and conceptually straightforward.

This book is primarily a reference collection of modern Bayesian methods in reliability for use by reliability practitioners. There are more than 70 illustrative examples, most of which utilize real-world data. This book can also be used as a textbook for a course in reliability and contains more than 160 exercises.

Noteworthy highlights of the book include Bayesian approaches for the following:

• Goodness-of-fit and model selection methods
• Hierarchical models for reliability estimation
• Fault tree analysis methodology that supports data acquisition at all levels in the tree
• Bayesian networks in reliability analysis
• Analysis of failure count and failure time data collected from repairable systems, and the assessment of various related performance criteria
<
• Analysis of nondestructive and destructive degradation data
• Optimal design of reliability experiments
• Hierarchical reliability assurance testing

Dr. Michael S. Hamada is a Technical Staff Member in the Statistical Sciences Group at Los Alamos National Laboratory and is a Fellow of the American Statistical Association. Dr. Alyson G. Wilson is a Technical Staff Member in the Statistical Sciences Group at Los Alamos National Laboratory. Dr. C. Shane Reese is an Associate Professor in the Department of Statistics at Brigham Young University. Dr. Harry F. Martz is retired from the Statistical Sciences Group at Los Alamos National Laboratory and is a Fellow of the American Statistical Association.